视频与音频数据集-动作识别 (ava)

视频音频时间序列视频文本到文本序列标注强化学习科学/学术工业/制造100K–1M更新时间 2026·07·08
获取样例

数据集简介

主要数据内容包括: 大规模时空动作定位(Spatio-temporal Action Localization)视频数据 包含电影与公开视频中的多人行为视频片段数据 覆盖 80+ 原子级人体动作(Atomic Visual Actions)标注 提供人体 Bounding Box、动作类别与时间序列标注数据 支持多人物、多动作同时发生的复杂场景数据 提供动作、说话状态与音视频联合标注数据资源 支持的能力方向包括: 视频动作识别(Action Recognition)训练 时空动作检测与行为定位 多人物行为分析与场景理解 视频时序推理与长视频理解 Audio-Visual 多模态行为识别 Active Speaker Detection(说话人检测) Vision-Language-Action(VLA)模型训练 视频异常行为与复杂交互分析 适用于: 视频理解 AI 模型研发 智能监控与行为分析系统 多模态视频模型训练 人机交互与行为识别研究 视频 Benchmark 评测与算法验证 多模态时序数据训练与研究场景

数据质量

记录时效性

按需更新

记录结构化

NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet,支持定制化

记录云交付

Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive

记录标准化

为保证数据的一致性与可用性,数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理,包括:(1)单位标准化:统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位;(2)格式标准化:统一日期、时间、数值字段的表示格式;(3)文本清洗:去除 HTML 标签、多余空格及异常字符;(4)字段规范化:统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性,便于后续分析与建模。

记录代表性

数据覆盖全量业务场景,样本均衡,具备行业代表性

视频音频时间序列视频文本到文本序列标注强化学习科学/学术工业/制造100K–1M

立即获取高质量 AI 训练数据集

免费获取样例